python—函数式编程

内容简介：python—函数式编程

• 纯函数式编程没有变量,一个函数只要输出确定,输出就是确定的,称为没有副作用.使用变量的函数内部由于变量状态不确定性,有副作用.
• 函数式编程另一个特点是允许函数本身作为参数传入,也可以直接返回另外一个函数.
• python对函数式编程提供有限支持.(还使用变量 so不是纯函数式编程语言)

  高阶函数

• python中函数本身也可以赋值给变量,变量可以指向函数
• 函数的参数可以传入另一个函数,这种函数称为高阶函数.

map/reduce

• map()接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回

• 示例

  list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # list所有数字转为字符串
  

• reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

• 示例

  >>>from functools import reduce
  >>>def fn(x, y):
  ...    return x * 10 + y
  ...
  >>>def char2num(s):
  ...    digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
  ...    return digits[s]
  ...
  >>>reduce(fn, map(char2num, '13579'))
  13579
  

filter

• filter()接收一个函数和一个序列。filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
• filter()函数返回的是一个 惰性序列 Iterator，也就是一个惰性序列,需要用list()函数获得所有结果并返回list
• 示例

  def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
  
  list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 只保留奇数
  
  def not_empty(s):
    return s and s.strip()
  
  list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])) # 删除空字符
  

sorted

• sorted()函数接收一个key函数来实现自定义的排序.第三个参数 reverse=True 决定正序倒序.

• 示例:

    >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'],key=str.lower)
    ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
  
    >>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
    ['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']
    ``` 
  
  ### 返回函数
  * 将函数作为结果返回.(很随便:joy:)
  * 闭包（Closure）:相关参数和变量都保存在返回函数.
  * **note:**返回的函数在其定义内部引用了局部变量args，所以，当一个函数返回了一个函数后，其内部的局部变量还被新函数引用
  * 示例(坑):
    ```py
    def count():
      fs = []
      for i in range(1, 4):
          def f():
               return i*i
          fs.append(f)
      return fs
  
    f1, f2, f3 = count()
  
    >>> f1()
    9
    >>> f2()
    9
    >>> f3()
    9
  

• 返回的函数引用了变量i，但它并非立刻执行。等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9

• 一定要引用循环变量怎么办？方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变
• 示例:

  def count():
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i)) # f(i)立刻被执行，因此i的当前值被传入f()
    return fs
  

匿名函数

• 不显式定义的函数. python中是 lambda 但与 java 不同.
• python中 lambda 限制，只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果
• 匿名函数不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数
• 示例

  f = lambda x: x * x
  

装饰器

• 代码运行期间,动态增加功能方式称为装饰器(Decorator)

• 示例

  def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print('call %s():' % func.__name__)
        return func(*args, **kw)
    return wrapper
  
  @log
  def now():
    print('2015-3-25')
  
  >>>now()
  call now():
  2015-3-25
  

• 如示例,装饰器 接受一个函数作为参数,并返回原函数.在原函数定义时,以 @ xxx 作为标记.示例1 为2层,如果打印文本可以自定义.

• 示例

  def log(text):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kw):
            print('%s %s():' % (text, func.__name__))
            return func(*args, **kw)
        return wrapper
    return decorator
  
  @log('execute')
  def now():
    print('2015-3-25')
  
  >>>now()
  execute now():
  2015-3-25
  

  打印可自定义 又加上了一层.

• 如上两种定义后,函数对象的名称等发生了变化,so,终极版

• Python内置的functools.wraps 会将原始函数的 __name__ 等属性复制到wrapper()函数中.
• 示例

  import functools
  # 不带参数
  def log(func):
  @functools.wraps(func)
      def wrapper(*args, **kw):
          print('call %s():' % func.__name__)
          return func(*args, **kw)
      return wrapper
  
  # 带参数
  
  def log(text):
      def decorator(func):
  @functools.wraps(func)
          def wrapper(*args, **kw):
              print('%s %s():' % (text, func.__name__))
              return func(*args, **kw)
          return wrapper
      return decorator
  

偏函数

• functools.partial的作用是把一个函数的某些参数设置默认值，返回一个新的函数.

• 示例:

  import functools
  int2 = functools.partial(int, base=2)
  
  int2('1000000')
  

• 注意: 仅仅是把base参数重新设定默认值为2， 但也可以在函数调用时传入其他值

• 由于 python 中函数也可以最为参数传入,so,参数固定成某一个函数也可.

• 同理: *args 和 **kw 也可以.

• 简化函数调用.

以上所述就是小编给大家介绍的《python—函数式编程》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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